Director of AI/ML

🕒 il y a 9 mois

🇺🇸 États-Unis – Télétravail

⏰ Temps Plein

🔴 Expert

🤖 Intelligence Artificielle

👻 Score fantôme 70%

Ce que ça veut dire : la probabilité que cette offre reste ouverte sans recrutement actif.Comment le lire : 60 % ou plus, on pense que c'est une offre fantôme. Un score plus bas est moins inquiétant.Comment on la calcule : ancienneté, republications, postes ouverts vs taille de l'équipe, rapidité de clôture, et si le salaire est indiqué.À noter : une estimation à partir de données publiques, pas un jugement sur l'entreprise. De vraies offres peuvent avoir un score élevé, alors prenez-le comme un indice, pas comme un fait.

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Bayesian Health

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11 - 50 employés

🏥 Santé

🤖 Intelligence artificielle

⚕️ Assurance santé

Healthcare • Artificial Intelligence • Healthcare Insurance

Bayesian Health est une entreprise technologique dans le domaine de la santé qui se concentre sur la transformation des données de santé en informations cliniques exploitables grâce à sa plateforme d'IA adaptative. La plateforme permet une Augmentation Intelligente des Soins, permettant aux soignants de fournir des soins proactifs et de meilleure qualité, ce qui se traduit par une amélioration des résultats de santé des patients. Fondée sur des recherches approfondies dans le domaine, Bayesian Health vise à autonomiser les médecins et les équipes de soins grâce à des données en temps réel pour améliorer la prise de décision et sauver des vies.

Description

• Set the technical vision and strategy for Bayesian Health's machine learning organization while building and leading a high-performing team of data scientists and ML engineers. • Partner deeply with Engineering to architect scalable data warehousing and ML infrastructure that enables rapid model development and reliable production deployment. • Roll up your sleeves on critical IC work: prototyping models, evaluating system performance, and debugging production issues. • Build, mentor, and scale a world-class AI/ML team, establishing technical standards, career development frameworks, and a culture of excellence and ownership. • Define and execute the ML roadmap while partnering closely with Engineering to architect data warehousing solutions, ML infrastructure, and data pipelines that enable the team to rapidly prototype and deploy models at scale. • Contribute directly to critical modeling, evaluation, and analysis work, ensuring the team ships high-quality ML systems that deliver measurable clinical impact. • Collaborate with Engineering, Product, and Clinical to translate complex clinical workflows into ML opportunities, and communicate model performance and impact to technical and non-technical stakeholders including customers and investors.

🎯 Exigences

• Ph.D. in Machine Learning, Computer Science, Statistics, or related field with 8+ years shipping ML products, and 3+ years leading ML teams at early stage startups • Proven track record building and scaling high-performing data science and ML engineering teams in resource-constrained, scrappy environments. • Deep technical expertise in production ML systems and data infrastructure, including hands-on experience with data warehousing, real-time prediction, model monitoring, and performance evaluation. • Experience working with healthcare or similarly regulated industries where model decisions have high-stakes real-world consequences.

🏖️ Avantages

• Equal employment opportunities • Prohibits discrimination and harassment of any type